딥러닝 논문 리뷰
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[ICME 2024] Explicit Correlation Learning for Generalizable Cross-Modal Deepfake Detection딥러닝 논문 리뷰 2024. 11. 4. 17:02
초록 최근 다양한 종류의 Deepfake들이 나타나면서 이런 다양한 종류의 Deepfake들에 대해서 모델의 일반화 성능을 높이는 연구가 활발하게 진행되고있다.이 논문은 교차 모달 상관관계를 학습하여 Deepfake 탐지 성능을 향상시키는 연구를 다룬다. 내용 정보를 기반으로 교차 모델 상관관계를 모델링하는 correlation distillation 기법을 사용해서 오디오와 영상 사이의 동기화에만 overfitting 되는 것을 방지한다. 또한 CMDFD(Cross Modal Deepfake Dataset)을 사용하여 다양한 형태의 Deepfake 데이터 셋을 대상으로 실험을 진행했다. 서론 기존 Deepfake는 얼굴 묘사, 얼굴 바꿔치기 등과 같이 개인적인 표정이나 정체성을 조작하는게 대부분이었다..